- <sa8650>QCX Usecase 使用详解— Spectra Studio工程建立
waterAdmin
数据库车载系统视觉检测c++c语言
<sa8650>QCXUsecase使用详解—SpectraStudio工程建立一前言二建立usecase工程2.1前提2.2创建usecase工程3.2查看usecase2三总结一前言目前高通平台在camera模块中,我们会使用到usecase这么一个功能模块;本文主要讲解sa8650平台中,通过SpectraStudio可视化配置usecase的使用。usecase的配置涉及到视频流在CAMX
- <sa8650>sa8650 qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发<1>
waterAdmin
驱动开发linuxxml车载系统视觉检测汽车
<sa8650>sa8650qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发一、前言二、QCX架构三、QCX传感器驱动程序定制开发3.1sensor硬件接口3.2sensor配置文件3.2.1cameraconfig.c3.2.2cameraconfigsa8650_water.c3.2.3新增编译MK3.2.4参数解析3.2.4.1structCameraConfigI2CDevice
- <sa8650>sa8650 qcxser-之-sensor中断分析
waterAdmin
车载系统视觉检测视频编解码c++c语言
<sa8650>sa8650qcxser-之-sensor中断分析1前言2cameraConfig参数2.1定义cameraConfig参数2.2GPIO选择2.2平台获取cameraConfig参数3sensor(解串器)中断初始化3.1sensor(解串器)中断配置3.2平台中sensor(解串器)中断配置3.2.1pCtxt->platform_fcn_tbl.SetupGpioInterr
- 费雪的线性判别分析(2)
CS创新实验室
数学基础人工智能机器学习线性代数
《费雪的线性判别分析》分为两部分,这是第二部分,第一部分的连接如下:费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类,必须计算出阈值w0w_0w0,求解方法有两种:贝叶斯方法。此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解,请阅读参考资料[2]的有关章节,在其中对最小二乘法通过多个角度给
- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
jiuri_1215
MCU开发mcu单片机c语言
一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- ESP32 之 ESP-IDF 教学(十二)WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信
Augtons正(单片机)
ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)udptcp/ip单片机物联网c语言
本文章来自原创专栏《ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)》,讲解如何使用ESP-IDF构建ESP32程序,发布文章并会持续为已发布文章添加新内容!每篇文章都经过了精打细磨!↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?确定文章目录一、建立连接——ESP32作TCPClient客户端1.TCPClient的基本思路2.TCPC
- 关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P
ulimate_
opencvopencv人工智能计算机视觉
一、cv2.solvePnP()函数是OpenCV中的一种用于计算相机位姿的函数。它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点,以及相机的内参和畸变系数,计算出相机的位姿(旋转和平移向量)。以下是cv2.solvePnP()函数的基本用法:cv2.solvePnP(objectPoints,imagePoints,cameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvec]])参数
- docker部署redis最佳实践
kucoll
dockerdockerredis容器
使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB数据备份RedisAOF数据恢复RedisAOF数据防火墙配置常见问题处理日志警告WARNINGovercommit_memory拉取镜像dockerpullredis:6.2.6创建目
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- leetcode_链表 203.移除链表元素
MiyamiKK57
leetcode链表算法
203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。#Definitionforsingly-linkedlist.#classListNode(object):#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolutio
- 使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数
WzisTypescript
pythonopencv开发语言OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- 影视制作的未来:云渲染+虚拟制作+AI生成技术
LhcyyVSO
AIGC云渲染影视动画人工智能3d云渲染渲染农场AIAICG虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年,影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合,正在重新定义数字内容的创作流程,为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率,还打开了无限的创作空间,有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染:加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高,而云渲染
- python-leetcode-翻转二叉树
Joyner2018
leetcode算法职场和发展
226.翻转二叉树-力扣(LeetCode)#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:definvertTree(self,root:Opti
- 【ESP32】ESP-IDF开发 | UART通用异步收发传输器+串口收发例程
马浩同学
ESP32单片机嵌入式硬件c语言mcu
1.简介UART可以说是开发者使用得最多的外设之一了,打印log几乎都是使用串口来实现的。UART是一种异步全双工的通信方式,异步传输的特性使得它仅需2根线就可以完成全双工的传输,但这也要求发送端和接收端的速率、停止位、奇偶校验位等都要相同,通信才能成功。一个典型的UART帧开始于一个起始位,紧接着是有效数据,然后是奇偶校验位(可有可无),最后是停止位。ESP32上的UART控制器支持多种字符长度
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之12 方案再探之3:特定于领域的模板 之2 首次尝试和遗留问题解决
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的,或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为:严格双相的庄严“相”(侧),完全双性的本质“性”(侧)和双侧side双面face的外观“体”(自身)。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化(终结符号),以及形式化最初能结构化(初始断言)。在文档中相关的描述:两种描述文件下面
- python2 中使用pip2 install package_name的时候报错:AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘endswith‘
点亮~黑夜
16—各种错误和bug(你的痛我的痛痛痛痛)python
文章目录1错误说明2错误解决方式1错误说明1、在python2的环境下使用pip2install安装库包的时候报错:AttributeError:'int'objecthasnoattribute'endswith'2、具体报错信息如下(base)shl@zhihui-mint:~/tools$pip2installpyquaternionException:Traceback(mostrecen
- 【练习】PAT 乙 1024 科学计数法
柠石榴
PAT题解输入输出c++开发语言字符串
题目科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[±][1-9]”.”[0-9]+E[±][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出。现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留。输入格式每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A。该数字的
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(7).外设驱动开发
kkchenkx
单片机开发arm开发驱动开发架构java数据库嵌入式硬件
外设驱动开发在外设驱动开发中,我们将详细介绍如何使用Microchip的SAML系列单片机(基于ARMCortex-M0+)来开发各种外设驱动程序。这部分内容将涵盖常见的外设,如GPIO、UART、SPI、I2C、ADC和DAC等,并提供具体的代码示例和操作步骤。GPIO驱动开发GPIO引脚配置GPIO(GeneralPurposeInput/Output)是单片机中最基本的外设之一。通过配置GP
- 【用Java学习数据结构系列】初识泛型
Gu Gu Study
【用Java学习数据结构系列】java数据结构机器学习人工智能
看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- OpenCV实现Python视频播放控制详解
夏勇兴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何使用OpenCV库在Python环境中播放视频,并展示了实现视频快进、后退控制的方法。首先通过cv2.VideoCapture()函数实现基础播放,然后利用set(cv2.CAP_PROP_FPS)函数控制播放速度实现快进和慢速播放,最后结合cv2.CAP_PROP_POS_MSEC属性实现精确的快进和后退。开发者可以根据实际需求选择合适的方
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- <sa8650>QCX Usecase 使用详解—高通下一代camera< QCX >架构
waterAdmin
车载系统视觉检测c++c语言架构
<sa8650>QCXUsecase使用详解—高通下一代camera架构一、QualcommCameraNext(QCX)architecture1.1ClientApplication:1.2ClientManager:1.3QCarCamAPI:1.4StreamManager:1.5CamXLib/Component:1.6CHIcustomizations:1.7CamXCorelib:1
- CentOS7 编译安装Python3.12
topxiasz
linuxpython
Tom更新于2024.8.201.说明CentOS7已成为历史,不过很多人还在这段是历史奋战。Python2的Python2.7.5是CentOS7默认安装的版本;Python3的Python3.6.8是CentOS7可以通过默认repo,直接用yum安装的版本。yuminstall-ypython3本文主要针对CentOS7中较高版本如3.12的编译安装。2.安装OpenSSL-1.1.1根据P
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 容器化检索增强框架(R2R)
deepdata_cn
RAGRAG
R2RbySciPhi-AI是一个专门的RAG框架,专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法,支持多步检索过程,与各种嵌入模型和向量存储集成,以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员,特别是在需要创新检索方法的场景。具有RESTfulAPI的容器化检索增强一代(RAG)。具有生产就绪型功能,包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
司南锤
深度学习遥感笔记深度学习
1.生成对抗数据增强(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。PyTorch实现:importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
- 华为鲲鹏ARM处理器920、916系列
itmanll
服务器
鲲鹏处理器-鲲鹏社区(hikunpeng.com)产品规格鲲鹏920系列型号:7260(64核)、5250(48核)、5220(32核)、3210(24核)7260核数64核主频2.6GHz内存通道8TDP功耗180W组件规格计算核兼容Armv8.2架构,华为自研核主频最高2.6GHz缓存L1:64KB指令缓存和数据缓存L2:512KB每核独立缓存L3:24~64MB共享缓存(1MB每核)内存8个
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&